亞馬遜在最近的一篇博文中宣布了Rekognition Service新增的三項新特性。這些新特性可用于識別圖像中的文本、最多可從一張圖片中識別出一百張人臉，以及基于上千萬張人臉進行實時臉部識別。
亞馬遜在re:Invent 2016大會上推出了Rekognition，開發人員因此可以在他們的應用中加入圖片分析功能。后來，亞馬遜在這方面又投入更多資源推出新的特性。Pinterest是Rekognition的早期用戶之一，Pinterest CTO Vanja Josifovski說：
作為一個以視覺為驅動的平臺，Pinterest高度依賴圖像處理的速度和質量，而圖像中的文本也同樣重要，因為它們提供了重要的上下文信息，對于我們的兩億活躍用戶來說至關重要。借助Rekognition的文本識別能力，我們能夠更好地從存儲在S3上的大規模圖片中抽取文本。我們期待繼續與AWS合作，為我們的用戶提供更高質量的服務和更好的體驗。Web和移動開發者媒體管理平臺Cloudinary已經將Rekognition的新特性用到他們的服務當中。Cloudinary的業務拓展副總裁Daniel Amitai說：
Cloudinary與AWS緊密合作，促進這項解決方案的落地。我們與Rekognition的集成讓這項工作取得長足的進步，省去了手動分析圖片內容的枯燥工作，讓用戶可以自動地對圖片進行分類。
Rekognition API提供了一些操作用于臉部識別和圖像分析：
DetectFaces——最多可從一張圖片中識別出一百張人臉，并提供每張人臉的相關細節，如年齡范圍、性別和表情。CompareFaces——用于比對臉部特征?？梢詫斎雸D像與目標圖像中的人臉進行比對，最多可以支持單張圖像中最大的一百張人臉比對。DetectText——檢測和抽取圖像中的文本，文本以元素數組的方式返回。RecognizeCelebrities——識別圖像中的名人，最多支持一百個。識別結果中包含名人的細節信息，如名字、URL鏈接和匹配指數。用戶可以登錄AWS體驗這組API。
開發者可以使用這組API對上傳到S3的對象或字節數組進行分析。Rekognition支持JPEG和PNG格式的圖片，如果是S3對象，最大可以達到15MB，如果是字節數組，最大可以達到5MB。Rekognition API支持Java、.NET和Python，目前在美國和歐洲可用，官網給出了定價細節。
亞馬遜、谷歌和微軟在AI產品方面展開競爭，希望為自己的平臺帶來更多的用戶。微軟的Cognitive Service提供了超過25組API，包括Emotion API和Computer Vision API，它們都具備圖片和人臉分析能力。谷歌推出了Vision API，可以檢測圖片中的物體和人臉。谷歌和微軟比亞馬遜要早走一步，而現在亞馬遜也迎頭追擊。Investopedia的一篇文章中寫道：
亞馬遜的頹勢在于AI應用的開發，AI應用可以助力云計算用戶的數據分析、語音識別和圖像識別。雖然亞馬遜仍然是云計算的市場領頭羊，但微軟和谷歌正通過推出AI產品來縮小差距，為用戶提供更多的選擇。
查看英文原文：Amazon Adds New Features to Its Rekognition Service
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